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学习算法心得总结
AlphaFold2的思路总结(十五)
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度
学习算法
中
xiaofengzihhh
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2025-01-25 16:57
蛋白质结构预测
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python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器
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。
weixin_39629269
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2025-01-24 21:40
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【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
既是最简单的机器
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之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
加德霍克
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基于RBF神经网络的在线
学习算法
基于RBF神经网络的在线
学习算法
一、引言随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度日益加快,传统的批量
学习算法
在处理大规模、实时更新的数据时面临着诸多挑战。
fanxbl957
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人工智能理论与实践
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学习
算法
【优选算法】7----三数之和
来了来了,他来了,又是
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的一天~今天的嘉宾是中等难度的算法题----三数之和!
Rhzkp
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2025-01-24 05:58
算法
c++
leetcode
下载马斯克Grok-1模型的实战代码
985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器
学习算法
研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly
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2025-01-23 11:50
大模型
grok-1
下载模型
实战代码
自动化评估:利用机器
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评估
1.2机器学习在评估中的优势机器
学习算法
能够从大量数据中学习规律,并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域,机器学习可以用于:自动评
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AI大模型企业级应用开发实战
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大型语言模型
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(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
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(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用
墨枣
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2025-01-23 05:02
机器学习
算法
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人工智能
SVC函数介绍
支持向量机是一种监督
学习算法
,其基本原理是找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。SVC在小样本和高维空间中表现良好,且能够处理非线性分类问题。
浊酒南街
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2025-01-23 00:14
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svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器
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聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等
张炜大师傅
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2025-01-23 00:13
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从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器
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研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly
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2025-01-22 17:23
大模型
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R语言机器
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实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
生信学习者1
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2025-01-22 17:21
R语言机器学习实战
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AI人工智能深度
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:高并发场景下深度学习代理的性能调优
1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
AI天才研究院
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2025-01-22 14:54
计算
AI大模型企业级应用开发实战
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将机器
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移植到低端MCU上的实用指南
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移植到低端MCU上的实用指南在物联网(IoT)和边缘计算迅猛发展的今天,将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机(MicrocontrollerUnit,MCU)上,已经成为许多开发者和工程师追求的目标
为也科技
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2025-01-22 13:17
AI边缘计算
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Day_1 数据结构与算法&LeetCode入门及攻略
数据结构与算法学习目的:我们
学习算法
和数据结构,是为了学会在编程中从时间复杂度、空间复杂度方面考虑解决方案,训练自己的逻辑思维,从而写出高质量的代码,以此提升自己的编程技能,获取更高的工作回报。
Finger-Von-Frings
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2025-01-21 06:56
c++
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督
学习算法
,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。
陈辰学长
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2025-01-20 20:56
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聚类
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AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
•个性化推荐:利用机器
学习算法
分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。
虞书欣的C
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2025-01-20 12:27
人工智能
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【机器学习:二十六、决策树】
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督
学习算法
,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。
KeyPan
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2025-01-20 09:28
机器学习
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决策树
人工智能
算法
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【强化学习】PyTorch-RL框架
它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化
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实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
大雨淅淅
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2025-01-20 05:52
人工智能
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ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器
学习算法
WangYan2022
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2025-01-19 14:34
教程
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Python AI教程之二十一:监督学习之支持向量机(SVM)算法
支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器
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,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋
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2025-01-18 10:25
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支持向量机
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超简单|Python实现机器
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——KNN
超简单|Python实现机器
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——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法(k近邻算法
birdcome
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2025-01-18 06:57
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KNN算法
10 个免费的 AI 图片生成工具分享
AI图片生成技术原理人工智能(AI)图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度
学习算法
从大量的数据中学习特征,并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程,学习输入图像的潜
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2025-01-18 05:11
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【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
昇思MindSpore总体架构如下图所示:ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度
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网络,也欢迎更多开发者贡献新
JeffDingAI
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2025-01-17 21:49
MindSpore
学习
python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)...
损失函数是我们喜欢使用的机器
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的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。它们并不难理解,反而可以增强你对机器
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的理解。那么,什么是损失函数,你
weixin_39700394
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2025-01-17 21:45
【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目
机器
学习算法
基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
精通代码大仙
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2025-01-17 20:05
数据挖掘
python
深度学习
机器学习
分类
人工智能
大数据
数据挖掘
算法
python
【机器学习:二十九、K-means算法:原理与应用】
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督
学习算法
,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。
KeyPan
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2025-01-17 15:23
机器学习
机器学习
算法
kmeans
人工智能
神经网络
深度学习
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人工智能下的MASS服务架构
2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出,即“将机器
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打包成可重复使用的服务,使企
从零开始学习人工智能
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2025-01-17 15:52
人工智能
架构
使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索
AI技术通过深度
学习算法
,在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例
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2025-01-17 14:07
关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势
一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度
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与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度
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与大数据分析,彻底颠
yongyoudayee
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2025-01-16 23:32
数智招聘
211本硕二战腾讯大模型算法岗,已凉......
02技术一面(时长1h)Q1:了解什么机器
学习算法
,讲一下原理?当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型,讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。
AI大模型入门
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2025-01-16 21:47
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阿里云
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目标跟踪
Python实现简单的机器
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Python实现简单的机器
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开篇:初探机器学习的奇妙之旅搭建环境:一切从安装开始必备工具箱第一步:安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士:如何配置Python环境变量算法初体验
master_chenchengg
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2024-09-16 08:36
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如何有效的学习AI大模型?
以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器
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的数学基础。
Python程序员罗宾
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2024-09-14 15:37
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自然语言处理
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梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成
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,主要用于回归和分类问题。
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2024-09-13 13:50
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机器学习与深度学习的区别
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三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度
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四、机器学习与深度学习的区别
eqa11
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2024-09-13 06:11
机器学习
【译】Swift算法俱乐部-布隆过滤器
raywenderlich.com网站出品的用Swift实现算法和数据结构的开源项目,目前在GitHub上有18000+⭐️,我初略统计了一下,大概有一百左右个的算法和数据结构,基本上常见的都包含了,是iOSer
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和数据结构不错的资源
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2024-09-13 00:59
MATLAB车牌识别系统
该系统使用图像处理和机器
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来实现车牌的定位和字符识别。
清风明月来几时
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2024-09-12 23:19
图像算法处理
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十大机器
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-梯度提升决策树(GBDT)
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
zjwreal
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2024-09-12 17:13
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机器学习 第12章 计算学习理论
目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论,即关于机器学习的理论基础,其目的是分析学习任务的困难本质,为
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最近的生活点滴
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,目前已经反复复习好多遍了,从最初的生疏懵懂,到现在已经很理解了。(2)读英文文献。
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2024-09-11 21:36
通俗理解线性回归(Linear Regression)
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,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围
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2024-09-11 20:55
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机器学习
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,该如何深入,举例说明
深度
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liyy614
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在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
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大嘤三喵军团
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python 物理引擎_在 Gym 上构建会动的人工智障1(python)
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weixin_39542608
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目标检测-YOLOv1
YOLOv1介绍YOLOv1(YouOnlyLookOnceversion1)是一种用于目标检测的深度
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wydxry
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2024-09-09 15:06
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分享一本算法指南——代码随想录
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但是没有方向的同学提供一条可行的学习路线
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2024-09-09 08:20
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机器学习之 K-均值聚类算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督
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,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。
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机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种常用的无监督
学习算法
,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。
安科瑞蒋静
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2024-09-08 22:11
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2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 E 题 交通流量管控 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度
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、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!
2024年数学建模国赛
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备战2024数学建模国赛
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构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度
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